On appelle vecteur toute séquence d’éléments de même type, par exemple:

v1=

    2.3 3.6 1.1 2.4 2.5 10.2 5.1 2.0 

v2=

    "Paris" "Lyon" "Marseille" "Rennes" "Montpellier"

ou v3=

    TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE

En R, ces vecteurs s’écrivent:

v1 <- c(2.3,3.6,1.1,2.4,2.5,10.2)
v1

[1]  2.3  3.6  1.1  2.4  2.5 10.2

v2 <- c("Paris","Lyon","Marseille")
v2

[1] "Paris"     "Lyon"      "Marseille"

v3 <- c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE,TRUE)
v3

[1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE

Les éléments d’un vecteur peuvent être nommés de la façon suivante:

vn <- c(metro=1,boulot=8,dodo=9,autre=6)
vn

 metro boulot   dodo  autre 
     1      8      9      6 

On peut également créer des vecteurs correspondant à:

• des séquences de valeurs régulièrement espacées

# valeurs de 0 à 10 par pas de 2
v4 <- seq(from=0,to=10,by=2)
v4

[1]  0  2  4  6  8 10

# 5 valeurs regulierement espacees de 2 a 13
v5 <- seq(from=2,to=13,length.out=5)  
v5

[1]  2.00  4.75  7.50 10.25 13.00

# nombres entiers de 0 a 7
v6 <- 0:7
v6

[1] 0 1 2 3 4 5 6 7

ou bien:

• des séquences de valeurs répétées

# repetition de "date1" 5 fois
v7<-rep("date1",5)
v7

[1] "date1" "date1" "date1" "date1" "date1"

# repetition du vecteur v6 3 fois
v8<-rep(v6,3)
v8

 [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6
[24] 7

Les vecteurs peuvent être de classes différentes selon le type de valeurs qu’ils contiennent (par contre toutes les valeurs d’un vecteur sont supposées être d’un même type).

Ils peuvent par exemple être de mode

• numérique
• caractère
• logique, c’est à dire que les valeurs qu’ils contiennent sont de type vrai / faux (TRUE / FALSE ou T / F).

Par exemple, pour v1, v2, et v3:

v1 <- c(2.3,3.6,1.1,2.4,2.5,10.2,5.1,2.0)
class(v1)

[1] "numeric"

v2 <- c("Paris","Lyon","Marseille")
class(v2)

[1] "character"

v3 <- c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE,TRUE)
class(v3)

[1] "logical"

Remarquez que l’on peut aussi utiliser c() pour combiner plusieurs vecteurs:

v4

[1]  0  2  4  6  8 10

v5

[1]  2.00  4.75  7.50 10.25 13.00

vglobal<-c(v4,v5)
vglobal

 [1]  0.00  2.00  4.00  6.00  8.00 10.00  2.00
 [8]  4.75  7.50 10.25 13.00

Si l’on tente quelque chose comme

v6

[1] 0 1 2 3 4 5 6 7

v7

[1] "date1" "date1" "date1" "date1" "date1"

vessai=c(v6,v7)
vessai

 [1] "0"     "1"     "2"     "3"     "4"    
 [6] "5"     "6"     "7"     "date1" "date1"
[11] "date1" "date1" "date1"

Les facteurs ressemblent généralement à des vecteurs de mode caractère, à la nuance près qu’ils comprennent généralement plusieurs niveaux, comme par exemple

f1=factor(c(rep("date1",3),rep("date2",3)))
f1

[1] date1 date1 date1 date2 date2 date2
Levels: date1 date2

levels(f1)

[1] "date1" "date2"

Une liste est un assemblage d’objets qui peuvent être de natures et/ou de tailles différentes. Par exemple, la liste l1

l1=list(sites=c("Paris","Lyon"),
        nb=c(1100,332,52,532,33,66,22,114))
l1

$sites
[1] "Paris" "Lyon" 

$nb
[1] 1100  332   52  532   33   66   22  114

rassemble un vecteur de taille 2 et un vecteur de taille 8 au sein d’un même objet.

Comme une matrice, un tableau de données compte plusieurs lignes et colonnes. En revanche, les colonnes (ou variables) d’un tableau de données peuvent être de types différents, et sont nommées.

Voici comment créer un tableau de données (tibble) sous R, en assemblant plusieurs vecteurs de même taille:

t1 <- tibble(Espece = c("Chien","Dauphin",
                        "Chat","Eponge"),
             Nom = c("Lassie","Flipper",
                     "Garfield","Bob"),
             Date = c(1940,1964,1978,1999))
t1

# A tibble: 4 x 3
  Espece  Nom       Date
  <chr>   <chr>    <dbl>
1 Chien   Lassie    1940
2 Dauphin Flipper   1964
3 Chat    Garfield  1978
4 Eponge  Bob       1999

Remarque: les objets de type data.frame sont comparables aux tibbles, avec quelques différences notamment liées au typage des variables et à l’affichage.

Pour interroger R quant au type (vecteur, facteur, tableau, matrice, etc.) ou au mode (numérique, caractère, logique, etc.) d’un objet, on utilise les fonctions de type **is.____**.

Par exemple:

v6

[1] 0 1 2 3 4 5 6 7

is.factor(v6)

[1] FALSE

is.numeric(v6)

[1] TRUE

On peut convertir un objet d’un type ou mode à un autre en utilisant les fonctions de type **as.____**. Par exemple,

v6f <- as.factor(v6)
v6f

[1] 0 1 2 3 4 5 6 7
Levels: 0 1 2 3 4 5 6 7

convertit le vecteur v6 en facteur pour créer v6f.

On a accès au i$^{eme}$ élément d’un vecteur/facteur par la commande:

v[i]

Par exemple:

v1

[1]  2.3  3.6  1.1  2.4  2.5 10.2  5.1  2.0

v1[4]

[1] 2.4

v1[1:3]  # les trois premieres valeurs

[1] 2.3 3.6 1.1

v1[c(2,5,6)]

[1]  3.6  2.5 10.2

v1[rep(1:3,5)]

 [1] 2.3 3.6 1.1 2.3 3.6 1.1 2.3 3.6 1.1 2.3 3.6
[12] 1.1 2.3 3.6 1.1

Pour un facteur:

f1

[1] date1 date1 date1 date2 date2 date2
Levels: date1 date2

f1[1:2]

[1] date1 date1
Levels: date1 date2

Pour le i$^{eme}$ élément d’une liste on utilise des double crochets, ou bien le nom de l’élément auquel on s’intéresse:

liste[[i]]
liste[["element"]]
liste$element

Par exemple, considérons notre liste l1:

l1

$sites
[1] "Paris" "Lyon" 

$nb
[1] 1100  332   52  532   33   66   22  114

l1[[1]] #equivalent a l1$sites

[1] "Paris" "Lyon" 

l1$nb   #equivalent a l1[[2]]

[1] 1100  332   52  532   33   66   22  114

Remarquez que l’élément sites de notre liste l1 est un vecteur… Il est donc indexable comme un vecteur! De même pour nb.

l1$sites[2]

[1] "Lyon"

l1$nb[5]

[1] 33

Par ailleurs, l’indexation d’une liste avec de simples crochets [] est également possible… Dans ce cas, on obtient une sous-liste!

l1[1]

$sites
[1] "Paris" "Lyon" 

Pour la j$^{eme}$ variable d’un tableau on utilise des double crochets, ou bien le nom de la variable à laquelle on s’intéresse:

tableau[[j]]
tableau[["variable"]]
tableau$variable

Par exemple, considérons notre tableau t1:

t1

# A tibble: 4 x 3
  Espece  Nom       Date
  <chr>   <chr>    <dbl>
1 Chien   Lassie    1940
2 Dauphin Flipper   1964
3 Chat    Garfield  1978
4 Eponge  Bob       1999

t1[[3]]       # colonne 3 de t1

[1] 1940 1964 1978 1999

t1[["Date"]]  # colonne "Date" de t1

[1] 1940 1964 1978 1999

t1$Date       # colonne "Date" de t1

[1] 1940 1964 1978 1999

t1[3]         # tibble = colonne 3 de t1

# A tibble: 4 x 1
   Date
  <dbl>
1  1940
2  1964
3  1978
4  1999

Si l’on s’intéresse à l’élément d’une tibble qui se situe sur la i$^{eme}$ ligne et sur la j$^{eme}$ colonne, on y a accès par:

t1[i,j]

t1

# A tibble: 4 x 3
  Espece  Nom       Date
  <chr>   <chr>    <dbl>
1 Chien   Lassie    1940
2 Dauphin Flipper   1964
3 Chat    Garfield  1978
4 Eponge  Bob       1999

t1[1,3] # ligne 1, colonne 3

# A tibble: 1 x 1
   Date
  <dbl>
1  1940

t1[4,]  # ligne 4, toutes colonnes

# A tibble: 1 x 3
  Espece Nom    Date
  <chr>  <chr> <dbl>
1 Eponge Bob    1999

t1[2,1:2] # ligne 2, colonnes 1 et 2

# A tibble: 1 x 2
  Espece  Nom    
  <chr>   <chr>  
1 Dauphin Flipper

t1[2,c("Espece","Date")] # ligne 2, colonnes "Espece" et "Date"

# A tibble: 1 x 2
  Espece   Date
  <chr>   <dbl>
1 Dauphin  1964

• types d’objets: vecteurs, facteurs, listes, tableaux de données (tibbles)
• création des objets (combinaison, répétitions, séquences, valeurs manquantes, etc.)
• classes des objets (numérique, logique, caractère, etc.)
• indexation:
  • accès par la position ([i], [i,j], [[i]])
  • accès par le nom ($element, [“element”], [[“element”]])